Сочетаемость аргументов разных функциональных групп в научных текстах

Аннотация

Цель исследования - определить сочетаемость аргументов разных функциональных групп в коллекции научных текстов. Научная новизна работы заключается в разработке функциональной классификации аргументационных схем и выявлении особенностей применения аргументов разных функциональных групп в коллекции русскоязычных научных текстов (такой анализ функциональной сочетаемости аргументов проведён впервые как для текстов научного жанра, так и для текстов на русском языке). На основе сопоставительного анализа семантики аргументов и функциональных особенностей их употребления разработана классификация аргументационных схем с разграничением четырёх способов доказательства (от авторитета, от практической значимости, через детализацию либо анализ причинно-следственных связей). Употребление аргументов четырёх групп исследовано на наборе из 1030 цепочек рассуждения, извлечённых из экспертно размеченных научных статей по лингвистике и компьютерным технологиям. Показано, что проанализированные статьи характеризуются активным сочетанием аргументов разных функциональных групп при их неравномерном позиционном расположении в отдельных цепочках в зависимости от расстановки акцентов при доказательстве. Работа включает следующие части: моделирование аргументации, функциональное сопоставление аргументационных схем, представление рассуждений через функциональные блоки, анализ сочетаемости таких аргументов.

Источники

1. Котельников Е. В. Извлечение аргументации из текстов и проблема отсутствия русскоязычных текстовых корпусов // Advanced Science. 2018. № 3 (11).
2. Сидорова Е. А., Ахмадеева И. Р., Загорулько Ю. А., Серый А. С., Шестаков В. К. Платформа для исследования аргументации в научно-популярном дискурсе // Онтология проектирования. 2020. Т. 10. № 4 (38).
3. Al-Khatib K., Wachsmuth H., Hagen M., Stein B. Patterns of Argumentation Strategies across Topics // Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (Copenhagen, September 7-11, 2017). Copenhagen, 2017.
4. Amossy R. Argumentation in Discourse. A Socio-Discursive Approach to Arguments // Informal Logic. 2009. Vol. 29 (3).
5. Barbieri E., Aggujaro S., Molteni F., Luzzatti C. Does Argument Structure Complexity Affect Reading? A Case Study of an Italian Agrammatic Patient with Deep Dyslexia // Applied Psycholinguistics. 2015. Vol. 36. Iss. 3.
6. Kononenko I., Sidorova E., Akhmadeeva I.Comparative Analysis of Rhetorical and Argumentative Structures in the Study of Popular Science Discourse // International Conference on Computational Linguistics and Intellectual Technologies “Dialogue”. Moscow, 2020.
7. Lawrence J., Reed C. Argument Mining: A Survey // Computational Linguistics. 2019. Vol. 45. No. 4.
8. Pimenov I., Salomatina N., Timofeeva M. The Quantitative Evaluation of the Pathos to Ethos Ratio in Scientific Texts // Proceedings of the 2022 IEEE 23rd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (EDM). Altai, 2022.
9. Rahwan I., Reed C. The Argument Interchange Format // Argumentation in Artificial Intelligence / ed. by I. Rahwan, G. Simari. Dordrecht - Heidelberg - L. - N. Y.: Springer, 2009.
10. Walton D., Reed C., Macagno F. Argumentation Schemes. N. Y.: Cambridge University Press, 2008.
11. Zagorulko Yu. A., Domanov O. A., Sery A. S., Sidorova E. A., Borovikova O. I. Analysis of the Persuasiveness of Argumentation in Popular Science Texts // Artificial Intelligence, Proceedings of the 18th Russian Conference RCAI. Moscow, 2020.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 6 октября 2022.
• Опубликована: 30 ноября 2022.

Ключевые слова

• автоматический анализ аргументации
• моделирование аргументации
• модели рассуждения
• научные тексты
• automatic argumentation analysis
• argumentation modelling
• reasoning models
• scientific texts

Copyright

© 2022 Автор(ы)
© 2022 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)